공장은 정해진 기간 내에 동일한 품질과 수량의 제품을 생산해야 하기 때문에 최대한의 효율로 운영해야 합니다. 그렇기 때문에 생산 중단이나 사고를 관리하는 것이 무엇보다 중요합니다. 뿐만 아니라 한국전기안전공사의 전기재해 통계분석자료에 의하면, 2014년 발생한 전기화재 중 가장 높은 비중을 차지하는 원인으로 배전반 및 분전을 꼽았습니다. 특히 전체 전기설비 사고의 45%를 차지하는 배전반 및 분전 사고의 원인으로는 절연불량, 보호장치 오동작, 수해·수분, 과부하, 부식 등이 있다고 합니다. 작업자의 안전과 효율적인 공장 운영을 위해서는 전기 설비의 정기적인 점검과 관리가 필수적임을 알 수 있는 대목입니다. 오늘은 LG유플러스의 스마트팩토리 설비 및 품질 관리 솔루션 에 대해 자세히 알아볼 텐데요. 화재로 인한 재물 및 인명 피해 방지, 화재나 모터 이상 등으로 인한 생산중단 위험을 최소화하고, 제품 공정 중 불량률까지 관리할 수 있는 특징이 있습니다. 이미 자동화 공장에 대해 익히 알고 계신 분이 많을텐데요. 자동화 공장이란 컴퓨터와 로봇을 사람 대신 작업에 투입해 생산 시설을 무인화하고 관리를 자동화하는 것입니다. 반면, 스마트팩토리는 공장 내 설비와 기게에 사물인터넷(IoT)을 설치하고, 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한다는 차이점이 있습니다. 특히 실시간으로 수집하고 분석한 공정 데이터를 기반으로 디지털화를 구현하는 것이 차별점이라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 공장에서는 사람이 직접 가동 중인 배전반 문을 열어 내부 상태를 확인해야 합니다. 이 과정에서 작업자는 안전의 위협을 받기도 하고, 한정된 인원이 수많은 설비를 일일이 방문하여 눈으로 점검해야 하는 물리적, 비용적 한계가 있습니다. 반면, 스마트팩토리는 빅데이터 기반 알고리즘으로 보다 빠르고 정확하게 설비 상태를 진단할 수 있습니다. 뿐만 아니라 기계 이상이나 사고에 미리 대비할 수 있도록 업그레이드한 것이 차별점입니다. 유플러스 스마트팩토리는 배전반을 포함해 모터와 펌프 같은 핵심 설비를 점검하는 솔루션과 각종 설비의 진동, 온도, 습도 등의 운영 환경을 진단하는 솔루션, AI를 활용해 보다 빠르고 정확한 검사를 통해 불량률을 낮추고 효율성을 향상시키는 다양한 솔루션을 제공합니다. 공장의 핵심 설비 중 하나인 배전반은 가장 많은 전기 화재가 발생하는 곳입니다. 따라서 배전반 내부를 24시간 원격으로 모니터링하고 관리하는 것은 갑작스러운 화재 사고나 안전 사고를 방지하고 효율적인 제품 생산을 위해 반드시 필요합니다. 유플러스 스마트팩토리의 배전반 진단 솔루션은 열화상 카메라, IR센서, 누설전류센서 등을 통해 배전반의 전기 이상과 화재발생을 감지합니다. 이 솔루션은 생산 제품의 변형이나 불량 가능성이 높은 제조 공장 혹은 석유화학제품과 정밀전자부품 등 생산설비의 안정적인 전력관리가 필요한 기업에서도 활용도가 높습니다. 또한, 전기실과 관제센터 간의 거리가 멀어 설비의 실시간 관리가 어려운 공장을 운영하고 있다면 이 솔루션에 주목해보세요. 관리 시설 종류가 많고 복잡한 대형 공장을 운영하고 있는 L사는 순찰 점검 공백 시간 중에 발생할 수 있는 사고 위험에 대한 걱정이 많았습니다. 특히 화재가 발생했을 때, 공장 시설 가동이 중단되고 폭발 사고가 이어질 위험이 있었습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 L사는 사옥 내 배전반에 배전반 진단 솔루션을 적용하였습니다. 그 결과 L사는센서를 통해 수집한 데이터를 기반해 정기적으로 전기 이상을 감지하고 화재를 예방하게 되었습니다. 대부분의 공장에서 모터는 동력원 역할을 합니다. 따라서 고장이 났을 경우에 빠르게 대처하여 운영 중단이나 추가적인 피해를 최소화하는 것이 중요하며, 사전에 고장을 감지하고 주요 부품 교체 등을 통해 효율적으로 관리해야 합니다. 유플러스 스마트팩토리의 모터진단 솔루션은 모터의 전압과 전류 데이터를 수집하고 1,300만 개의 고장 패턴 빅데이터 분석을 기반으로 한 알고리즘 으로, 고장을 사전에 진단하고 에너지를 관리할 수 있습니다. 특히 모터의 갑작스러운 고장으로 인한 생산 차질이 걱정되어 사무실이나 외부에서도 현장의 모터 상태를 실시간으로 확인하고 싶은 기업, 모터의 전력 효율성을 진단해 에너지 비용을 최소화하고자 하는 기업이라면 이 솔루션 적용을 고려해보는 것이 좋습니다. 화학공장을 운영하고 있는 L사는 암모니아 컴프레셔 모터 PoC 중 회전자와 모터 내, 외부의 전기적 결함을 정기적으로 점검하기 위해 모터진단 솔루션을 적용했습니다. 그 결과, 기존에 휴대형 진동분석 솔루션으로는 발견하지 못했던 결함을 LG 유플러스의 모터진단 솔루션을 통해 관측할 수 있었습니다. L사는 솔루션을 통해 결함을 발견한 뒤 모터를 분해하여 비파괴 검사를 진행했는데, 회전자 바 안쪽에서 실금을 발견하였으며 고정자와 회전자 간 스파크로 인한 전기적 결함을 추가적으로 진단할 수 있었습니다. 특정 제품을 생산할 때 동일한 수준의 품질을 유지하고 불량률을 최소화하는 것이 중요합니다. 작업자가 많은 양의 제품을 빠른 시간 내에 검사할 때, 사람의 육안으로 검사하는 것에는 물리적인 한계가 있습니다. 보다 정확하고 빠른 검사를 통해 작업의 효율성과 정확도를 강화하고 불량률을 최소화하기 위해서는 AI 기술의 힘을 빌리는 것도 방법입니다. LG 유플러스의 AI 비전 검사는 제품을 촬영한 사진을 AI가 분석해 외관에 흠집이나 변형 등 불량이 있는지 자동으로 검사해주는 솔루션입니다. 작업자가 육안으로 검사하지 않아도 되므로 빠르고 정확하게 품질을 검사할 수 있고, 검사 정확도와 생산성을 향상시킬 수 있으며, 실시간으로 상태를 파악하고 보고받을 수 있습니다. 이 솔루션은 제품의 이상 여부를 자동 검사해 불량률을 낮추고 싶은 기업이나 석탄이나 바이오매스 등 원재료의 불순물을 관리하고자 하는 기업에서 유용하게 활용할 수 있습니다. G 발전소는 과거 연료 불순물로 인해 설비가 자주 고장 난 경험이 있습니다. G사는 공급 자재의 품질 관리와 불순물이 다량 공급되었을 시 공급 컨베이어 벨트가 임시 중단되는 사태를 방지하기 위해 AI 비전검사 솔루션을 적용했습니다. 그 결과, 비전 검사기를 통해 자동으로 연료 상태를 검사하고 자재의 품질 상태를 정량적으로 지표화 할 수 있었습니다. 또한, 이미지 및 영상 분석과 딥러닝 학습 등을 통한 설비 고장 예방에 해당 솔루션을 활용하고 있습니다. 앞서 설명 드린 것과 같이 스마트팩토리와 자동화 공장과의 결정적 차이점은 공장의 데이터를 기반으로 한 알고리즘을 적극 활용한다는 점입니다. 이미 무인화 설비를 갖추고 공장의 자동화를 구축했더라도 각 설비에 연결된 장비가 개별적으로 운영되기 때문에 통합적으로 관리하기에 어려움이 있습니다. 또한, 데이터 분석을 통해 전기나 부품의 이상을 예견하거나 부품의 교체 시기까지 진단하기에는 한계가 있었습니다. 공장의 많은 부분이 자동화되었지만 여전히 사람의 관리가 필수적인 이유이기도 한데요. 또한 기존의 자동화 장비는 각 공장이나 사업장의 특색에 따라 맞춤형으로 구축하기 어렵기도 했습니다. 물류 솔루션을 대표하는 키워드에는 ‘자율주행’이 있는데요. 전기차를 비롯해 자율주행에 대한 관심이 높아지는 요즘, 이 기술이 가장 활발하게 적용되고 각광받고 있는 분야가 물류입니다. 다음 시간에는 자율주행과 원격제어가 가능하고, 돌발 상황에 대응할 수 있는 무인 지게차와 이동형 로봇 솔루션에 대해 자세히 소개해드리겠습니다.